Experimental investigation of dewatering silty tailings using electrokinetic method
Notice bibliographique
Résumé
Mining and using underground resources demand high water usage, producing significant waste with environmental risks. Methods like electrokinetics prove effective in accelerating dewatering and stabilizing structures. This research provides the results of experimental investigation on dewatering silty tailings obtained from Sungun Tailings Dam (East Azerbaijan, Iran) using the electrokinetic water recovery method. Previous studies primarily examined the electrokinetic process in steady-state flow and saturated soil, with limited exploration of unsaturated soil parameters. In this research, the electrokinetic process in steady-state flow was initially investigated, and the saturated electro-osmotic permeability was determined. Subsequently, experiments were conducted in non-steady-state flow and unsaturated conditions, measuring the influential parameters with soil moisture sensors and tensiometers. Results show that decreasing sample moisture through electro-osmotic flow increases negative pore water pressure. Tailings’ electrical conductivity is more influenced by moisture content, with a steeper reduction slope concerning volumetric moisture reduction over time. pH assessments show soil acidity on the anode side and alkalinity on the cathode side. Higher applied voltage gradients result in increased maximum power consumption. Importantly, the results caution against assuming that higher applied voltage improves the electro-osmotic process, as it may lead to issues such as deep sample cracking, void space creation, interrupted electrical flow, and energy loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».